機械学習エンジニアの将来性/需要はどの程度か?|エンジニアが機械学習エンジニアを目指す際に指標とすべき経済産業省レポートから説明する

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機械学習エンジニアの将来性/需要はどの程度か?お伝えします。

 

 

機械学習エンジニアの将来性/需要はどの程度か?

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参照|経済産業省

 

AI(人工知能)エンジニア・機械学習エンジニア・深層学習エンジニアは「先端IT人材」に該当する高度な技術力を持つエンジニア(技術者)を意味しています。

 

日本の一般的なIT人材は90〜100万人程度しか存在しておらず、日本の労働人口の約2%程度の割合でしかありません。一般的なITエンジニアすら不足している現状である以上、さらに高度な技術を習得した機械学習エンジニア・AIエンジニアはさらに少ない存在だと言えます。

 

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参照|経済産業省

 

経済産業省のレポート(上記リンク)によれば・・・

 

先端IT人材は平成28年時点で約9.7万人、不足数は1.5万人

2020年には先端IT人材の不足数が4.8万人まで拡大する

 

といった具合で予測されており「機械学習エンジニアの将来性・需要は極めて高まっていく傾向にある」と考えられます。

 

当然、深層学習エンジニアやAI(人工知能)の設計、開発にまで手が出せるさらに高度な領域の技術を保有しているエンジニアの場合は、さらに市場価値が高まると言って良いでしょう。

 

 

機械学習エンジニアに将来性、需要はあるのか?

 

 

そう聞かれれば、現状のエンジニアの絶対数の不足感から考えても、十分必要とされる存在だと言えるでしょう。

 

AidemyCEO石川さんにインタビューしたところ・・・

プロダクト制作+機械学習スキル+RubyRailsの知識など、エンジニアとしての知識、経験もありきでAI(人工知能)関連技術を持つエンジニアの市場価値が高い傾向にある。

 

つまり、機械学習に関する素養を持つフロントエンジニアが価値比率が高い。

 

とのことで、エンジニアとしての技術力・開発力・知識/経験のある技術者が新たに機械学習スキルを身につけるとより企業にとって求められる存在になると言及しています。

 

機械学習エンジニアになる。というよりかはエンジニアとして機械学習スキルを保有することでさらに高い市場価値を獲得すると考えた方が良いでしょう。

 

前提として「エンジニア + 機械学習スキル = 機械学習エンジニア」と言ったイメージなのでエンジニアとしての開発力も加味した上での機械学習エンジニアが企業に求められているという具合です。

 

機械学習エンジニアは深層学習(ディープラーニング)も扱うため、価値が高まりやすい傾向にある

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機械学習の一手法が深層学習(ディープラーニング)ですから、機械学習エンジニアは今後深層学習も含めたスキルセットを必要とされていきます。

 

当然、まだ機械学習エンジニアの絶対数が少なく、ディープラーニングの商的利用もほぼ見受けられないので、今後5年程度のスパンを経て機械学習エンジニアに深層学習関連のスキルが求めれていくでしょう。

 

データサイエンティストの場合はアルゴリズムの理論や分析結果の説明を重視する傾向にあるので、エンジニアとして開発能力も身につけていくとさらに将来性、需要が高まります。

 

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清水亮さんの株式会社AIUEOでは、深層学習エンジニアに最大1500万円の年収を与える求人がありますので、機械学習エンジニアとして今後数年スキルを磨いていけば1000〜1500万程度の年収を狙うことも可能なレンジになるはずです。

 

前提として、機械学習エンジニアは高度IT人材に該当する希少な職能を持つエンジニア(技術者)なので、今後AI・IoT・ブロックチェーンなどで進化する世界を作るエンジニアとしてのキャリアを考えるなら習得しておきたい技術が機械学習スキルだと言えますね。

 

機械学習エンジニアは大企業を含めて求められている技術者で、Aidemyプレミアムプランを受講したエンジニアも日本を代表するIT企業約10社への就職、転職支援を行うなどしているので、多くの企業が機械学習エンジニアを需要する将来性が見込めます。

 

機械学習エンジニアの将来性、需要は高い傾向にあると言って良いでしょう。